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La revolución del aprendizaje profundo

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La revolución del aprendizaje profundo

La inteligencia artificial frente a la inteligencia humana

MIT Press,

15 mins. de lectura
8 ideas fundamentales
Audio y Texto

¿De qué se trata?

Como una forma de “aprendizaje profundo”, el aprendizaje automático en el siglo XXI enseñará a los humanos sobre sí mismos.


Clasificación editorial

8

Cualidades

  • Científico
  • Visionario
  • Ejemplos concretos

Reseña

Las redes neuronales artificiales pueden aprender. El luminario de inteligencia artificial Terrence J. Sejnowski detalla los logros y de sus colegas sobre su investigación de aprendizaje profundo durante su campaña de tres décadas en contra de la noción de que las computadoras no pueden simular cerebros. Al combinar los descubrimientos en neurociencia y biología con nuevos algoritmos de aprendizaje, los investigadores pueden usar el cerebro para enseñar a redes y luego usar las redes para enseñar a la gente sobre sus cerebros. El aprendizaje profundo –una forma de aprendizaje automático– dominará el siglo XXI y responderá las preguntas más desconcertantes sobre la conciencia y desafiará a todos para seguir aprendiendo.

Resumen

El aprendizaje profundo se basa en redes neuronales artificiales que simulan cómo el cerebro aprende a través de la experiencia.

La información alimenta el conocimiento, que proporciona una visión de lo que la gente hace, lo que quiere y quiénes son. El conocimiento ya no es externo al cerebro, sino que converge con él a través de sistemas de aprendizaje profundo. Las máquinas están aprendiendo a traducir palabras, reconocer voces y diagnosticar enfermedades.

El aprendizaje profundo es una rama del aprendizaje automático. Sus raíces están en las matemáticas, la informática y la neurociencia. Las máquinas de aprendizaje profundo aprenden por la experiencia de recolectar y analizar grandes cantidades de datos para dar sentido al mundo. Los datos son el nuevo petróleo… quien tenga más, gana. Los algoritmos de aprendizaje son refinerías que extraen información de los datos. La nueva información da forma al conocimiento.

La revolución del aprendizaje profundo no se centra solo en cómo evolucionó la inteligencia artificial, sino también en cómo está evolucionando la inteligencia humana. Llevar el aprendizaje automático al siglo XXI...

Sobre el autor

Terrence J. Sejnowski, PhD, enseña en el Instituto de Estudios Biológicos Salk, donde es director del Laboratorio de Neurobiología Computacional, y es director del Centro Crick-Jacobs de Biología Teórica y Computacional.


Comentarios sobre este resumen

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    L. R. hace 1 año
    El cambio hoy en día es constante, si no estas actualizado en temas de aprender a aprender ,estas fuera de este cambio.
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    L. P. hace 2 años
    Es claro, que estamos en constante evolucion, quienes no quieran obtener nuevos conocimientos y manera de hacer las cosas, se quedaran sin opciones...
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    J. A. hace 2 años
    Otra forma de aprendizaje.

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